电力系统安全与稳定运行问题分析毕业论文综述Word格式.docx

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13电管

毕业设计（论文）题目

电力系统安全与稳定运行问题分析

研究主要内容

及

基本要求

主要内容

1、AOI原理与应用场合

2、AOI测试的优缺点

3、AOI测试的各种技术

4、AOI发展趋势

1、按任务书的规定，学生在教师的指导下，独立完成所要求的内容，严禁抄袭；

2、设计方案合理、可行，图面质量符合规定，说明书文理通顺，书写整洁；

3、论点明确，论据充分，结论正确；

4、体现先进技术、新的试验方法和计算方法；

主要

参考资料

1、《表面组装技术（SMT）基础与通用工艺》北京电子学会表面安装技术委员会电子工业出版社

2、《SMT组装质量检测与控制》周德俭国防工艺出版社

3、《AOI系统在SMT生产线上的应用》 

4、《SMT组装质量检测中的AOI技术与系统》周德俭

5、《电子产品制造技术》王卫平高教出版社

进程计划

立题论证、撰写开题报告及内容框架第1周

论文书写2~4周

论文修改5~6周

成果验收第13周

毕业设计（论文）工作指导小组（或教研室）审核意见

毕业设计（论文）工作指导小

组组长（或教研室主任）签名：

　年　月　日

签

名

学生签名：

　　　　年　月　日

指导教师签名：

　　　年　月　日

摘要

随着社会的发展，科技的进步，电力系统逐渐的强大起来，电力市场中电力系统的运行环境也变得更加的复杂起来。

如今对电力系统的安全稳定运行要求也变得越来越高。

科技的进步使人们对电力系统的安全稳定运行有了新的要求，电力系统的不断强大不仅给人们带来了生活和工作上的便利，但是也带来了更多复杂的电力安全稳定问题。

很多专业人士通过对计算机、通信、电子以及现代控制理论的研究，开发了各种各样的稳定控制电力系统及安全的自动装置，这些在电力系统安全运行方面是极度缺少的。

关键词：

运行；

电力系统；

安全稳定；

分析

第一章：

绪论

1.1课题背景.

1.2探索AOI设备的意义

第二章：

AOI原理

2.1概述

2.2分析算法

2.3图像识别

2.4本章小结

第三章：

AOI设备的应用场合

3.1PCB检测

3.2焊膏印刷检测

3.3贴装检测

3.4回流检测

3.5ＡＯＩ合理安排

3.6本章小结

第四章:

AOI测试的优缺点

4.1AOI的优点

4.2　AOI的缺点

第五章AOI测试的各种技术

5.1光源和技术

5.2AOI与SPC

5.3　AXI检测技术

5.4　FPV内嵌式检测技术

第六章：

AOI的发展趋势

6.1国内外现状

６.２AOI发展趋势　

第七章：

结论

７.１致谢

７.２参考文献

AOI测试设备现状及发展研究

第一章绪论

1.1课题背景

随着电子行业日趋微型化、网络化和集成化，以往的插件技术（Through-holetechnology）已经难以保证现代电子产品组装和制造过程中的精确性和高效性，表面贴装技术（SurfaceMountingTechnology，简称SMT）已取代传统的插件技术成为电子产品制造的新技术。

SMT技术是将贴装元件通过焊锡贴装到印刷电路板表面的，贴装元件比起之前的插孔元件来说要微小得多，既节约了空间，又提高了贴装速度[1]。

由于SMT中的贴装元件（如图1-1）的体积和重量只有传统插装元件的1/10左右，因此利用SMT技术生产的电子产品整体体积缩小约40%~60%，相应地，重量减轻60%~80%；

而且，SMT产品具有可靠性高、抗振和抗电磁及射频能力强、焊点缺陷率低的意义、高频特性好等特点，易于实现自动化，可降低成本达30%~50%。

虽然，SMT技术给电子行业带来了高性能，高便携性以及高稳定性，然而，正是由于这种微型化、网络化和集成化的特点给应用SMT技术生产出来的PCB检测带来了新的检测难题。

1.2探索AOI设备的意义

中国的AOI设备的研究还是处于起步阶段，各种硬件和软件技术还不够完善。

因此，研制基于AOI技术的SMT产品质量检测设备是非常重要而且必要的。

究其根本，在中国进行AOI设备探索的意义主要有以下三个方面：

（1）推动目前国内检测技术的发展。

以往的插件电路板时代已经一去不复返，现在进入了SMT印刷电路板时代，各种电子产品的微型化和集成化使得传统的人工检测方式已经完全不能适应现代化的生产要求，而要达到现代化电子产品检测的高准确率和高一致性，只能通过研发更可靠的AOI设备来实现。

（2）推动生产的全面自动化，提高生产效率，降低生产成本。

现在的社会生产节奏之快是以往任何一个时代都不能比拟的，一个SMT产品生产厂平均短短的几秒钟就生产出来一块PCB板，如果用人工离线检测的话，势必拖慢了整个生产线的运行速度，从而影响到了生产的效率，而且还增加了人工成本，最终影响到整个工厂的生产效益。

由此可见，在线AOI检测设备必将成为现代自动化大生产中必不可少的一个环节。

（3）推进科技强国的步伐。

国家“十五”计划已经将微电子设备的研制作为一个重点课题提出，并投入了大量的人力、物力和财力，用于芯片及其检测设备的研发，以填补国内技术的空白。

作为一个发展中国家，科学技术必然是其进步的标志，而在SMT产品检测领域，国内的技术还远远落后于国外，导致整个检测设备市场都被一些国外的先进产品所垄断，因此，进行SMT产品检测设备的系统研制已经是迫在眉睫了。

综上所述，开发具有自主知识产权的AOI软硬件设备，对于进一步提高企业的产品质量以增强产品的竞争力，以及不断推动企业科技进步和集成创新能力，都具有非常重要的现实意义。

第2章AOI工作原理

1.定义

自动光学检测仪（AOI-AutomatedOpticalInspection）是应用于表面贴装（SMT-SurfaceMountedTechnology）生产流水线上的一种自动光学检查装置，可有效的检测印刷质量、贴装质量以及焊点质量。

通过使用AOI作为减少缺陷的工具,在装配工艺过程的早期查找和消除错误,以实现良好的过程控制。

早期发现缺陷将避免将不良品送到后工序的装配阶段,AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。

2.主要特点

（1）高速检测系统，不受PCB贴装密度影响；

（2）快速便捷的编程系统，图形化界面，所见即所得，运用贴装数据自动进行检测程序编制；

（3）针对不同的检测项目，结合光学成像处理技术，分别有不同的检测方法（检测算法）；

（4）在被检测元件的贴装位置有偏移的情况下，检测窗口会自动化定位，达到高精度检测；

（5）显示实际错误图像，方便进行工人进行最终的目视核对；

（6）统计NG数据分析导致不良原因，实时反馈工艺信息。

3.原理简图

SMT中应用的AOI技术的形式多种多样，但其基本原理是相同的（如图2-1所示），即用光学手段获取被测物图形，一般通过一传感器（摄像机）获得检测物的照明图像并数字化，然后以某种方法进行比较、分析、检验和判断，相当于将人工目视检测自动化、智能化。

图2-1AOI基本原理示意

不同AOI软、硬件设计各有特点，总体来看，其分析、判断算法可分为两种，即设计规则检验（DRC）和图形识别检验。

DRC法是按照一些给定的规则检测图形。

如以所有连线应以焊点为端点，所有引线宽度、间隔不小于某一规定值等规则检测PCB电路图形。

图2-2是一种基于该方法的焊膏桥连检测图像，在提取PCB上焊膏的数字图像后，根据其焊盘间隔区域中焊膏形态来判断其是否为桥连。

如果按某一敏感度测得的焊膏外形逾越了预设警戒线，即被认定为桥连[5]。

DRC方法具有可以从算法上保证被检验图形的正确性，相应的AOI系统制造容易，算法逻辑容易实现高速处理，程序编辑量小，数据占用空间小等特点。

但该方法确定边界能力较差，往往需要设计特定方法来确定边界位置。

图2-2DRC检测桥连图像

图形识别法是将AOI系统中存储的数字化图像与实际检测图像比较，从而获得检测结果。

如检测PCB电路时，首先按照一块完好的PCB或根据计算机辅助设计模型建立起检测文件（标准数字化图像）与检测文件（实际数字化图像）进行比较。

图2-3为采用该原理对组装后的PCB进行的质量检测。

这种方式的检测精度取决于标准图像、分辨力和所用检

测程序，可取得较高的检测精度，但具有采集数据量大，数据实时处理要求高等特点。

由于图形识别法用设计数据代替DRC中的设计原则，具有明显的实用优越性。

1.图像分析技术

随着计算机的快速发展，目前有许多成熟的图像分析技术，包括模板匹配法（或自动对比）、边缘检测法、特征提取法（二值图）、灰度直方图法、傅里叶分析法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。

模板比较法通过获得一物体图像，如片状电容或QFP，并用该信息产生一个刚性的基于像素的模板。

在检测位置的附近，传感器找出相同的物体。

当相关区域中所有点进行评估之后，找出模板与图像之间有最小差别的位置停止搜寻。

系统为每个要检查的物体产生这种模板，通过在不同位置使用相应模板，建立对整个板的检查程序，来查找所有要求的元件。

由于元件检测图像很少完全匹配模板，所以模板是用一定数量的容许误差来确认匹配的。

如果模板太僵硬，可能产生对元件的“误报”；

如果模板松散到接受大范围的可能变量，也会导致误报。

2.运算法则

几种流行的图像分析技术结合在一个“处方”内，形成一个运算法则，特别适合于特殊元件类型。

在有许多元件的复杂板上，可能形成众多的不同运算法则，要求工程师在需要改变或调整时做大量的重新编程。

例如当一个供应商修改一个标准元件时，对该元件的运算法就可能需要调整。

新的变化出现，用户必须调整或“扭转”运算法则来接纳所有可能的变化。

例如一个0805片式电容，可以分类为具有一定尺寸和矩形形状、两条亮边中间包围较黑色的区域，然而这个外部简单的元件外形可能变化很大，传统的、基于运算法则的AOI方法经常太过严格，以致于不能接纳对比度、尺寸、形状和阴影合理的变化，甚至不重要的元件也可能难以可靠地查找和检查，造成有元件而系统不能发现的“错误拒

绝”。

还有就是由于可接受与不可接受图像的差别细小，运算法则不能区分，引起“错误接收”，真正缺陷不能发现。

为了解决一些问题，用户在图像分析领域中要有适当的知识，再就是传统的AOI要不断广泛地再编程，调整AOI方法以接纳合理的变化。

对一个新板设计或优化一个检查程序时，可能花上一到两天，甚至几周作细小的扭转。

3.统计建模技术

为克服传统图像处理方法的缺点，AOI采用自调性的软件技术，其设计将用户从运算法则的复杂性分开，通过显示一系列要确认物体的例子，使用一种数学技术，即统计外形建模技术（SAM）来自动计算怎样识别合理的图像变化。

不像基于运算法则的方法，SAM使用自调性、基于知识的软件来计算变量。

这样可减少编程时间，消除每天的调整，而且误报率比现有的AOI方法低10～20倍。

4.柔性化技术

传统的AOI系统主要依靠识别元件边缘来达到准确和可重复性测量。

一旦